http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他…

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的.模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&…

转自 http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/49383379 另外一个很容易理解的文章 :http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 更多参考如下 机器学习(四)— 从gbdt到xgboost 机器学习常见算法个人总结(面试用) xgboost入门与实战(原理篇) Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting R…

一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等.xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个经验损失项+正则损失项: \[Cost(y,F_{m-1},f_m)=\sum_{i=1}^n L(y_i,F_{m-1}(x…

1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr…

在之前博客中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…